掌握消費者，寫出讓人感同身受的好文案|數位時代 BusinessNext

掌握消費者，寫出讓人感同身受的好文案

行銷文案並不是套上模板就能百無一失，在面對消費者時，先掌握這些要點，才能撰寫出扣人心弦的好文案。

不論是社團小編、商品企劃還是負責廣告公關的同仁，每當遇到想文案的時候就呈現了一種讓人苦惱的情況。常常有人在講「套路」，也就是用既有的廣告文案架構套在上面，就像作文照樣造句，或是搭配圖文時的「公版」。但若是寫文案用套路就能有效，那為什麼那些出奇不意的文案才總是能吸引目光焦點呢？

筆者過去還在產業界必須擔任直接執行端時，想文案也是一大重要的工作，像那時必須從整合行銷活動的主標題、各種促銷文字、有可讀性的商品推薦文，都是必須運用到文案的時候。那有沒有辦法從根源來尋找，不用套路有能有創意的文案，成了筆者最好奇的地方。

筆者在《整合行銷傳播策略與企劃》一書中提過， 先思考消費者的決策歷程才是影響決策的關鍵因素 。決策如同問題解決，消費者決策是目標導向的問題解決過程，就是環境因素、認知與情感過程，及行為行動彼此間交互作用的連續反應。影響問題解決的層面，包含消費者的涉入程度與對選擇方案與標準的知識及使用此知識的啟發。

消費者決策包含問題確認與資訊搜尋，消費者的判斷與決策後程序 。消費者在處理過程基於感覺而形成態度，影響情感的因素與影響認知推理的因素，也包括溝通來源、訊息與環境。

當消費者能產生越多與自身關聯時越能達到溝通，而文案訊息與環境脈絡息息相關，處理過程中資訊的來源影響消費者信念，可信的來源做為判斷的周邊線索，包含專家的聲明與背書。溝通來源具有吸引力與受歡迎，則是喚起有利情感反應的決定因素，包含名人代言或現在社群中的網紅。

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文案訊息本身的特徵也會影響消費者的感覺與情緒，包括圖片、音樂、文字內容與呈現方式。傳遞訊息的環境脈絡影響消費者信念的強度，以及信念的獨特性，使訊息更為可信。訊息的重複可以強化消費者對於品牌的熟悉感，提升在決策時喚起對品牌的記憶。而社群文案因為又更著重在即時性，所以像是議題的關鍵字應用，也很容易產生連結。

文案的撰寫可分為 訊息訴求 與 訊息策略 ，訊息是運用概念、文字、聲音或其他刺激創造出來，設計訊息的過程以及運用訊息來以影響消費者就是訊息策略。廣告訊息必須考慮與消費者溝通的基本能力，以及符合消費者行為中需求滿足的內容要素。

訊息策略在設計時必須思考訊息本身、訊息的傳送者及來源，以及接收訊息的消費者，廣告訊息必須讓消費者能夠瞭解，並覺得有意義的方式來接收與傳遞。因此筆者將文案訊息的類型分為「 目的層面區隔類型 」與「 情感層面區隔類型 」。

目的層面區隔類型

1、說服創新性訊息：激發消費者對尚未滿足的需求，進行思考選擇
2、競爭比較性訊息：強調需求的選擇，直接比較品牌間的差異。
3、提醒告知性訊息：強化消費者的偏好關係，增強消費關係的維持。

情感層面區隔類型

從情感的差異，設計廣告訴求或主題以預期消費者產生反應，廣告訊息可能同時結合不同的訴求，分為理性、感性與道德。

1、理性訴求：針對目標群自身利益的追求，設法證明品牌能帶來預期的好處。
2、感性訴求：用正面或負面的情感，刺激內心與行為的反應產生。正面感性訴求包括愛、榮耀、歡樂及幽默等；負面感性訴求包括恐懼、內疚、羞恥等。
3、道德訴求：使消費者瞭解社會或文化中道德的期望。

而當我們了解了消費者對於文案的接收方式與可運用的策略時，如何讓文案達成功能就是下一步。例如針對疫情時的文案出現特定關鍵字，像是口罩、提升防護力等等就能吸引注意，但前面說道不是所有消費者都能認知一樣的文案訊息解讀，所以利用不同的文案標題設計來篩選聽眾，像是 #開工保護好自己及家人 或是 #三歲以下兒童家長必讀 這樣的方式，降低不屬於溝通對象的認知落差。最後在可讀性的前提下傳達完整的文案內容，引導消費者閱讀文案內文並達成溝通效果。

其實文案的套路最上流，就是在高度的創意與完整的消費者洞察下，產生出能達成溝通的訊息。而那些造樣造句或是套版，也只是一種經驗法則，或許我們也不必過度迷信，但不花過3、5萬買模型然後想寫出讓人推坑的文案，或是從來不開車卻幻想如何讓消費者看到文案就下手買車，似乎是件有相當難度的事情。

責任編輯：文潔琳、陳建鈞

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（觀點文章呈現多元意見，不代表《數位時代》的立場）

當GPU不再是唯一主角，記憶體為何躍上AI舞台中央？

過去，半導體的焦點多圍繞在晶片，例如CPU、GPU跟AI加速器等，市場普遍認為，晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵，但在進入生成式AI世代後，產業逐漸發現另一個事實：真正限制AI效能的瓶頸不是運算，而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練，到AI推論、代理式工作流程（Agentic Workflow），甚至未來的機器人與自駕車，龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求，讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場，逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現，大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為，記憶體是突破（頻寬）瓶頸的關鍵，也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察，也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷，加上四年半的創投生涯後，選擇加入美光的核心原因之一：在AI重塑產業結構的浪潮下，記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

從零組件供應商到策略夥伴，記憶體共創時代來臨

AI的崛起，正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去，記憶體產品多是標準化元件，客戶關注的是價格、供貨與規格；合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大，從資料中心、雲端平台到終端裝置，記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵，也因如此，越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」，而非單純零組件。

Mike表示：「現在，我們跟客戶合作的時間跨度改變了，在產品正式上市前三到四年便開始合作，從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如，美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體，便是雙方提前多年展開深度合作（co-design）的成果。

值得特別注意的是，美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品，也在需求層面與客戶進行密切合作，例如，將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議（LTA）轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議（SCA），藉此掌握客戶的未來需求，進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言，深度協同設計是高成本的投入，美光的做法是先廣泛進行市場感知，理解不同場域的需求方向，再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向，AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變，更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋，過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關，但在AI新世代，推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量，而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式，每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源，這意味著，即使設備銷量成長趨緩，記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是，AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域，儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同，但是，Mike認為：所有AI裝置都存在三項共同需求：更快的速度、更大的容量，以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的：「我們最大的挑戰，是如何與客戶和整個生態系保持高度一致，一方面創造供給與產能，另一方面持續推動技術創新。」可以預期，在接下來的五年，記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能，而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新，而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說，AI帶來的改變，不只是算力提升，而是重新定義整個運算架構：過去，記憶體被視為支援運算的基礎元件；現在，則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源；當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率，從裝置數量轉向Token消耗量，記憶體的重要性也將隨之水漲船高，對美光科技來說，這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。